OpenCL矩阵向量乘法代码从运行到运行给出正确和错误的解决方案

我正在为稀疏矩阵操作编写OpenCL代码，我发现当包含内核的代码执行一到两次时，它就可以工作了。但每跑几次，答案就有点偏离了。下面是我正在使用的非常简单的内核：

\uuuu内核无效dsmv（int N，\uuuu全局int*IA，
__全局整数*JA，uu全局浮点*A，
__全局浮点*X，uu全局浮点*Y）{
int IBGN、ICOL、IEND、ii；
ICOL=获取全局id（0）；
if（ICOL对于（ii=IBGN；ii而言，这条线看起来可疑：

Y[IA[ii]-1] +=  A[ii]*X[ICOL];

似乎两个工作项可能会增加相同的内存位置，因此这里存在潜在的竞争条件，并且由于
+=
不是原子操作，因此这是一个问题

不幸的是，您不能使用内置的
原子加法
，因为它不支持浮点运算，但是
原子加法
支持浮点运算，所以您可以使用它来实现浮点原子加法，或者仅仅是。
您能提供一些关于变量含义的更多信息吗？我没有太多稀疏矩阵乘法经验。特别是我想知道IA和JA矩阵。否则它看起来像一个简单的Y=AX乘法。谢谢！JA矩阵指向IA和a中列的开始。IA是行索引数组。a存储非零值。我意识到有更有效的方法来处理内存和矩阵格式，但我在我进行实验之前，我想让这个版本工作。我看到的唯一可能导致未定义行为的东西是“Y[IA[ii]-1]+=”，你能保证没有两个工作单元会访问Y中的相同元素吗？如果不能，那么很可能存在争用条件。另外，这只是我的拙见，但代码确实可以使用更好的变量名。我想我的问题是，我不能保证没有两个工作单元访问Y中的相同元素。我想我可能需要做些什么我忘了提到IBGN和IEND的额外-1，因为数组在fortran中是从1索引的。